什麼是自適應安全？

在數位世界中，網路事件正在以驚人的速度成長。不斷增加的網路攻擊和不斷變化的安全形勢迫使個人和組織重新評估其安全策略。因此，一種稱為「自適應安全」的現代情境感知安全模型正在被探索和應用。

那麼什麼是自適應安全性？它真的可以緩解這些不斷變化的威脅嗎？實施自適應安全的最佳實務是什麼？機器學習和分析如何幫助自適應安全？我們透過下面的文章來了解一下吧！

什麼是自適應安全？

自適應安全性也稱為「零信任」安全，預設情況下沒有任何內容是可信的。這確保了對威脅的持續監控以及敏捷的方法，其中舊的和過時的安全基礎設施不斷被響應性的基礎設施所取代。

著名 Gartner 分析師 Neil MacDonald 將自適應安全描述為：

“在製定安全決策時使用附加資訊來改進安全決策，可以做出更準確的安全決策，從而能夠支援動態 IT 和業務環境。”

自適應安全背後的主要前提是針對任何偵測到的威脅自動實施安全措施。

自適應安全最佳實踐和 4 層模型

從真正意義上來說，自適應安全是以下 4 層的組成部分：

防止

預防勝於治療，自適應安全模型的頂層在設計時就考慮到了這一點。該層在問題出現之前將其隔離，並概述了擊敗任何潛在威脅的策略、程序和預防工具。

探測

此層可辨識預防層無法偵測到的任何威脅。這裡的主要目的是透過阻止潛在威脅來減少對潛在威脅的反應時間。

回顧與分析

這一層會更深入地挖掘，以發現上一層遺漏的任何威脅。這也是藉助先進偵測方法和威脅分析進行詳細事件分析的地方。

預報

最後但並非最不重要的一點是，預測層監視外部事件。它提供全面的風險評估，並就任何可疑活動向 IT 人員發出警報。

該層提供的資訊有助於識別成功的攻擊並預測和防止未來的類似攻擊。

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機器學習在自適應安全中的作用

機器學習在自適應安全中發揮重要作用

隨著向基於雲端的服務的快速轉變，進階分析和機器學習在保護大數據方面發揮著巨大作用。

以下是人工智慧和機器學習為自適應安全帶來的一些主要優勢。

識別威脅

進階分析和機器學習非常擅長模式識別、分類以及識別惡意電子郵件、連結和附件。這極大地有助於識別新的和不斷變化的威脅。

威脅追蹤

將分析和機器學習納入安全環境的主要優勢是能夠追蹤事件，尤其是那些可以使應用程式停止幾秒鐘且不留下任何痕跡的事件。進行調查。

多種數據即時分析

人工智慧提供了在眨眼間分析大量數據的絕佳機會，這是傳統安全措施無法做到的。

這不僅可以確保即時檢測威脅，還可以透過提供基於風險的建模來幫助緩解威脅。

使用威脅流的能力

自適應安全性能夠使用威脅流

大多數組織面臨來自多個來源的資料威脅，並且很難追蹤所有內容。借助人工智慧和機器學習，Anamoly 的 ThreatStream 等集中式智慧平台可以提供來自多個來源的資料調查。

威脅流的範例是立即開始掃描所有網路端點的IP 位址。然而，透過使用智慧工具，每當 IP 表現異常時，它就會被記錄到威脅流中以進行進一步調查。

實施自適應安全的主要好處

由於其預防性，自適應安全可以及早偵測安全事件。對事件、使用者、系統和網路流量的即時評估有助於及早偵測安全威脅，而自動回應則可加快解決惡意攻擊的時間。

以下是透過自適應安全可以實現的一些主要優勢。

及早發現風險

及早發現風險是自適應安全的主要優勢。這種安全模型的預防性使得可以在風險變成真正的威脅之前輕鬆檢測到它們。

事件過濾和優先級

在自適應安全中使用進階分析和機器學習可確保對傳統監控系統無法注意到的安全事件進行偵測、過濾和優先排序。

更快解決

對所有使用者、系統和工具的即時評估以及手動和自動化流程的組合支援早期風險檢測，而自動回應有助於顯著縮短補救時間。

減少攻擊的影響

自適應安全有助於減少攻擊的影響

由於自適應安全性能夠立即偵測威脅並更快地解決威脅，因此可以縮小攻擊規模並限制損害的蔓延。

多層次監控方法不斷發展

自適應安全為多層監控提供支持，該監控不僅限於一種工具或規模。透過檢視系統攻擊痕跡（妥協指標），不斷發展以應對未來的威脅。

威脅向量變化越多，自適應安全就會變得越敏捷。

靈活性以及與其他工具的集成

從設計上來說，自適應安全是一個靈活的概念，可以跨各種工具和平台工作。自適應安全無需重組整個基礎設施，而是可以與任何現有系統整合。